The utility of spirometry and single breath gas transfer measurements to identify low total lung capacity
Notice bibliographique
Résumé
Background Measurement of total lung capacity (TLC) requires large and expensive equipment. We aimed to investigate whether spirometric restriction and low alveolar volume measured by single breath gas transfer ( V A ) can be used to identify those with a low TLC. Methods We retrospectively analysed data from adults referred to Cambridge University Hospitals between January 2016 and December 2023. We investigated the utility of spirometric restriction (forced vital capacity (FVC) < lower limit of normal (LLN) with forced expiratory volume in 1 s /FVC ≥LLN) and reduced V A (<LLN), to discriminate low TLC measured by plethysmography (TLC pleth <LLN). We assessed agreement between definitions using the Cohen's kappa coefficient and the discriminative ability of spirometric restriction and reduced V A to identify TLC pleth <LLN. Results Data from 7923 patients were included. The majority (94%) of patients were of European ancestry, 51% were female. Mean age was 58 years. 11% of patients had a TLC pleth <LLN, of which 27% also had spirometric restriction, and 95% had a V A <LLN. Agreement between spirometric restriction and TLC pleth <LLN was fair (κ=0.37). Spirometric restriction had low sensitivity (27%) but high specificity (99%) for discriminating TLC pleth <LLN. Agreement between V A <LLN and TLC pleth <LLN was substantial (κ=0.63). V A <LLN had good sensitivity (95%) and specificity (89%) for discriminating TLC pleth <LLN, except for in patients with the most severe airflow obstruction. Conclusions A FVC in the healthy range is an effective tool for ruling out restriction. Low V A can be used to accurately identify those with a low TLC, negating the need for formal measurement of static lung volumes when identifying restrictive lung disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».